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私は EKF に取り組んでおり、測定値にバイアス (1 度または 1 秒角) を追加しようとしています。私は2つの測定値（角度）を持っており、位置（3）と速度（3）を見つけるので、合計状態（6）なので、フィルターを拡張してバイアス推定（7番目と8番目の状態）を行いたいと思います。アイデアは、測定値にバイアス値を追加し、この値を推定することです。たとえば、測定（190 度）と 2 番目（5 度）のいずれかです。測定値に 1 度のバイアスを加えると、新しい値はそれぞれ 191 度と 6 度になります。私のシミュレーション結果は、1 度から始まり、ゼロを通過します。バイアスを推定しているが、ほぼゼロから始まり、約 1 度になる結果を期待しています。

どこが間違っていますか？あなたのアイデアを共有したり、このアイデアに関するドキュメントを提供したりできますか?

実験にカルマン フィルターを使用したいと考えていました。次のようにフォーマットされた 3 つの列を備えた非常に小さな時系列データを作成しました。stackoverflow にファイルを添付できないため、再現性を確保するために完全なデータセットをここに添付します。

http://www.mediafire.com/file/el1tkrdun0j2dk4/testdata.csv/file

のドキュメントを読み、単純なKalman Filter線形フィルタリングを行うことができました。これが私のコードです

出力として次のプロットを与える

ただし、私の入力は非線形でKalman Filterあるため、フィルター処理された信号のドロップを検出して追跡できるように使用したいと考えていました (上のプロットの青色)。しかし、私はKalman Filterを始めたばかりなので、数式を理解するのに苦労しているようですUnscented Kalman Filter。正直なところ、ドキュメントも従うのは簡単ではありません。したがって、少なくとも、フィルタリングされたピークからのドロップの大きさを検出する助けをいただければ幸いです（たとえば、以前のドロップの50％）。どんな助けでも大歓迎です。